文件名称：用二次惩罚拟合 GLM：用二次惩罚拟合 GLM，通过交叉验证或证据确定超参数-matlab开发
文件大小：23KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-21 06:14:30
matlab
广义线性模型 (GLM) 是线性回归模型的自然扩展，其中 eta = X*w 通过固定非线性和可能的非高斯噪声源与 y 相关。 标准线性回归、逻辑回归和泊松回归都是 GLM 的特殊类型。 这个包适合具有二次惩罚的 GLM。 也就是说，如果与模型参数相关的数据的负对数似然由 -log(p(y|w)) 给出，则 glmfitqp 可以解决问题： min_w (-log(p(y|w)) + .5*w'*qf'w) 这种形式的惩罚自然是通过假设 w 的先验而产生的，p(w) = N(0,qf^-1)。 二次惩罚可用于强加权重较小 (qf = lambda*I) 或权重平滑 (qf = lambda*D)。 一般而言，qf 仅在确定正则化强度的乘法常数 lambda 内已知，并且必须凭经验确定。 函数 cvglmfitqp 通过 k 折交叉验证找到这个最优 lambda。 交叉验证可以
【文件预览】：
fitglmqp120.zip
fitglmqp130.zip